Microsoft Cloud Adoption Framework for Azure – Viitekehys Azuren pilvipalveluiden käytön hyötyjen varmistamiseen

Azure-hallintamalli Ready Solutions

Mikä on Microsoft Cloud Adoption Framework for Azure?

Micsoft Cloud Adoption Framework for Azure (CAF) on viitekehyksenä kokoelma erilaisia ohjeistuksia, toimintamalleja sekä parhaita käytäntöjä Azuren kaltaisen julkipilven käyttöön organisaation tavoitteiden mukaisesti. Pilvipalveluilla toteutetaan organisaation digitaalista transformaatiota sekä luodaan tarvittavaa joustavuutta toimintaan.

Viitekehyksen tuottama hyöty

Viitekehyksen suurin hyöty on siinä että, soveltuvin osin, se tarjoaa paljon valmista materiaalia organisaation ryhtyessä laajemmin hyödyntämään Azuren kaltaista pilvipalvelua.

Tähän liittyy käytännössä alla olevia vaiheita.

  • Määritellään pilvisiirtymän taustalla olevat strategiaan sidotut tarpeet
  • Suunnitellaan pilvisiirtymä ja dokumentoidaan nykytila
  • Valmistellaan ympäristöt Azureen
  • Otetaan käyttöön Azuren palvelut
  • Luodaan organisaation toimintaan soveltuva Azuren – hallintamalli
  • Luodaan sopivat seurannan ja reagoinnin toimintamallit
  • Suojataan kriittiset resurssit ja varmistetaan toiminnan jatkuvuus eri tilanteissa

Lopputuloksena tästä työstä Azuressa on organisaatiolle sovitettuna erilaisia työkuormia ja mahdollisuuksia nopeasti kehittää uusia sovelluksia markkinoilla tapahtuvat muutokset huomioiden.

Miten hyödyntää viitekehystä?

Microsoft tarjoaa täysin ilmaiseksi erilaisia arviointi – ja laskentatyökaluja joiden avulla voidaan käydä läpi yllä mainittuja osa-aluekohtaisia asioita. Luonnollisesti ensimmäiseksi on oltava selvillä tavoitteet, mitkä organisaation strategiaan liittyvät asiat esimerkiksi hankesalkussa vaikuttaisivat siihen, että on syytä valmistautua Azuren palveluiden hyödyntämiseen?

Toinen keskeinen osio on nykytilan arviointi ja organisaation kyvykkyystason määrittäminen suhteessa asetettuihin tavoitteisiin julkisten pilvipalveluiden käyttöönotossa. Microsoft tarjoaa tähän arviointityökalun nimeltä SMART. On hyvin todennäköistä, että organisaation on samaan aikaan rakennettava uusia kyvykkyyksiä, että ylläpidettävä osin vanhoja sovelluksia. Tämä asettaa omat osaamisvaatimuksensa organisaatiolle.

Kokonaisuuteen kuuluu muitakin osa-aluekohtaisia asioita, mutta nämä ovat pilvimatkan alkuun luontevasti liittyviä.

Ota pilvipalvelut ja Azuren hallintamalli käyttöösi!

Me Ready Solutionilla tarjoamme käyttöösi osaamistamme pilvipalveluista, erityisesti kun kehitys on Data & AI – ratkaisuihin painottuvaa, ja Azuren käytännöllisestä hallintamallista. Näillä pystyt rakentamaan omaa osaamista, kun toimit kokeneen Microsoftin kumppanin kanssa yhteistyössä.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan